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J-GLOBAL ID：201802288494093587   整理番号：18A2232895

11C PIB-PETスキャンを用いたAlzheimer病の早期診断のための有意な領域ベースフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Significant Region-Based Framework for Early Diagnosis of Alzheimer’s Disease Using ¹¹C PiB-PET Scans

著者 (8件)： El-Gamal Fatma El-Zahraa A. (Faculty of Computers and Information, Information Technology Department, Mansoura University, Mansoura, Egypt) ,  Elmogy Mohammed M. (Bioengineering Department, BioImaging Laboratory, University of Louisville, Louisville, KY, USA) ,  Atwan Ahmed (Faculty of Computers and Information, Information Technology Department, Mansoura University, Mansoura, Egypt) ,  Ghazal Mohammed (Department of Electrical and Computer Engineering, Abu Dhabi University, UAE) ,  Barnes Gregory N. (Department of Neurology, University of Louisville Autism Center, Louisville, KY, USA) ,  Hajjdiab Hassan (Department of Electrical and Computer Engineering, Abu Dhabi University, UAE) ,  Keynton Robert (Department of Bioengineering, University of Louisville, Louisville, KY, USA) ,  El-Baz Ayman S. (Bioengineering Department, BioImaging Laboratory, University of Louisville, Louisville, KY, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICPR  ページ： 2989-2994  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アルツハイマー病(AD)は,患者が5.5百万人を超える行動的および認知的神経変性疾患である。その段階の間で,ADの早期診断は,患者を通しての疾患の可変効果を含む多くの因子による主要な研究課題であると考えられている。本論文は,脳の詳細なパーセル化を用いて地域異常の程度を表す局所/地域分析システムを提示することを通してADの個人化診断を目標とする。より詳細な結果に対して,統計解析を統計的に決定された有意な脳領域への診断を制限するために適用した。システムの評価は,それぞれ98%,99.09%および96.48%の3つの試験グループの間の平均精度,特異性および感度を有する有望な結果を示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *早期診断 ,  *診断 ,  *Alzheimer病 ,  統計解析
準シソーラス用語： 特異性 ,  脳領域 ,  神経変性疾患 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： PIB-PET ,  スキャン ,  Alzheimer病 ,  早期診断 ,  フレームワーク